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Caracterização e comparação de métodos Bayesianos e baseados em Deep Learning para segmentação cerebelar

Processo: 17/13102-7
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de dezembro de 2017
Vigência (Término): 31 de maio de 2021
Área do conhecimento:Interdisciplinar
Pesquisador responsável:Marcondes Cavalcante Franca Junior
Beneficiário:Thiago Junqueira Ribeiro de Rezende
Instituição-sede: Faculdade de Ciências Médicas (FCM). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:13/07559-3 - Instituto Brasileiro de Neurociência e Neurotecnologia - BRAINN, AP.CEPID
Bolsa(s) vinculada(s):18/16296-0 - Análise multimodal da medula espinhal em ataxias cerebelares hereditárias, BE.EP.PD
Assunto(s):Neuroimagem   Reprodutibilidade   Aprendizagem profunda

Resumo

Estudos de reprodutibilidade são um dos pilares da ciência e a sua ausência reduz os esforços científicos. Estudos de neuroimagem são particularmente sensíveis, pois existem poucos trabalhos que abordam este tema. Não por acaso isto acontece, já que a natureza das medidas é complexa e há uma grande variedade de métodos com diferentes técnicas de segmentação. Particularmente para o cerebelo, este problema se agrava pois, é uma estrutura pequena e altamente irregular. Além disso, os dispositivos atuais de ressonância não possuem resolução suficiente para imageá-lo adequadamente. Portanto, propomos desenvolver um estudo que avalie a reprodutibilidade dos principais métodos de segmentação do cerebelo (SUIT e CERES) e um desenvolvido por nós usando técnicas de deep learning.

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
RIBEIRO REZENDE, THIAGO JUNQUEIRA; RIBEIRO DE PAIVA, JEAN LEVI; MURO MARTINEZ, ALBERTO ROLIM; LOPES-CENDES, ISCIA; PEDROSO, JOSE LUIZ; POVOAS BARSOTTINI, ORLANDO GRAZIANI; CENDES, FERNANDO; FRANCA, JR., MARCONDES C. Structural signature of SCA3: From presymptomatic to late disease stages. ANNALS OF NEUROLOGY, v. 84, n. 3, p. 401-408, SEP 2018. Citações Web of Science: 8.

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